Разработка компонентов системы waveletпреобразования изображения.
|
ВВЕДЕНИЕ 6
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 8
1.1 Постановка задачи 8
1.2 Основы теории wavelet-пееобеазования . 10
1.3 Шумоподавление изображений 16
1.4 Обзор аналогичных методов 21
1.4.1 Преобразование Фурье 21
1.4.2 Линейный фильте 23
1.4.3 Медианный фильте 25
1.4.4 Адаптивный фильте 26
1.4.5 Таблица сравнения аналогов 27
1.5 Обоснование необходимости разработки 28
1.6 Формализованная постановка задачи 30
1.6.1 Требования к функциональным характеристикам 30
1.6.2 Требования к надежности 31
1.6.3 Требования к составу и параметрам технических средств 32
1.6.4 Требования к информационной и программной совместимости 33
2 ОБОСНОВАНИЕ СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ 34
2.1 Выбор операционной системы 34
2.2 Выбор системы компьютерной математики 36
2.3 Выбор языка программирования и среды разработки 38
3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 40
3.1 Входные и выходные данные 40
3.2 Разработка класса wavelet-пееобеазования изображения 41
3.3 Разработка компонентов наложения шума 47
3.4 Разработка фильтров 49
3.5 Разработка главного окна 53
4 РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ . 55
4.1 Наложение шума на изображения 55
4.2 Фильтрация изображений при помощи wavelet-пееобеазований 56
4.3 Использование фильтров 58
5 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 59
5.1 Гауссов шум 60
5.2 Шум «соль и перец» 59
5.3 Мультипликативный шум 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 66
Приложение А 68
Приложение Б 72
Приложение В 76
Приложение Г 79
Приложение Д 81
Приложение Е 81
Приложение Ж 83
Приложение З 85
Приложение И 92
Приложение К 96
Приложение Л 100
Приложение М 100
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 8
1.1 Постановка задачи 8
1.2 Основы теории wavelet-пееобеазования . 10
1.3 Шумоподавление изображений 16
1.4 Обзор аналогичных методов 21
1.4.1 Преобразование Фурье 21
1.4.2 Линейный фильте 23
1.4.3 Медианный фильте 25
1.4.4 Адаптивный фильте 26
1.4.5 Таблица сравнения аналогов 27
1.5 Обоснование необходимости разработки 28
1.6 Формализованная постановка задачи 30
1.6.1 Требования к функциональным характеристикам 30
1.6.2 Требования к надежности 31
1.6.3 Требования к составу и параметрам технических средств 32
1.6.4 Требования к информационной и программной совместимости 33
2 ОБОСНОВАНИЕ СРЕДСТВ РАЗРАБОТКИ 34
2.1 Выбор операционной системы 34
2.2 Выбор системы компьютерной математики 36
2.3 Выбор языка программирования и среды разработки 38
3 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 40
3.1 Входные и выходные данные 40
3.2 Разработка класса wavelet-пееобеазования изображения 41
3.3 Разработка компонентов наложения шума 47
3.4 Разработка фильтров 49
3.5 Разработка главного окна 53
4 РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ . 55
4.1 Наложение шума на изображения 55
4.2 Фильтрация изображений при помощи wavelet-пееобеазований 56
4.3 Использование фильтров 58
5 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ 59
5.1 Гауссов шум 60
5.2 Шум «соль и перец» 59
5.3 Мультипликативный шум 62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 66
Приложение А 68
Приложение Б 72
Приложение В 76
Приложение Г 79
Приложение Д 81
Приложение Е 81
Приложение Ж 83
Приложение З 85
Приложение И 92
Приложение К 96
Приложение Л 100
Приложение М 100
С развитием компьютерных технологий человечество научилось получать, обрабатывать, передавать и хранить информацию в различном виде. Это может быть текстовая или числовая информация, графическая или изобразительная, звуковая или видеоинформация. В качестве носителей могут использоваться различные бумажные материалы, магнитные материалы, такие как магнитные ленты или жесткие диски, оптические электронные носители, например, CD- или DVD-диски, или полупроводниковые носители, например, флеш-память.
Все эти носители позволяют в той или иной степени хранить различные виды информации. Таким образом, текстовое или графическое содержимое может быть зафиксировано на бумажном носителе, а звуковая информация может косвенно храниться в виде нот. Электронные носители позволяют хранить информацию в цифровой форме.
Графическая информация имеет большое значение в современном мире. Даже в первобытном обществе люди создавали наскальные рисунки, стремясь передать какую-то информацию. В современном мире графическое отображение не утратило своей актуальности. Люди используют графику различных сферах: в искусстве, науке и др.
Технический прогресс преподнес возможность создавать, хранить обрабатывать графическую информацию не только в бумажном, но и электронном виде. Люди получили возможность создавать и обрабатывать различные изображения. Сначала фотографии хранились в печатном виде. Первоначально они были черно-белыми. Благодаря научно-техническому прогрессу, в настоящее время имеется возможность создавать высококачественные изображения и хранить их не только на бумажных носителях, но и в электронной форме на различных цифровых носителях.
При работе с изображениями возникает потребность в их обработке. Это связано с тем, что изображения могут быть повреждены, например, зашумлены. Причиной этого может быть неисправность фотоаппаратуры, неподходящие условия съемки, повреждения носителя информации или ошибки при передаче информации. Для улучшения качества изображений создаются специальные программные средства.
В настоящий момент существуют различные технологии разработки программных средств. В их основе лежат такие подходы, как структурный или объектно-ориентированный. Они описывают разработку программ методами нисходящего программирования (от общего к частному) или восходящего программирования (от частного к общему) соответственно. Для разработки программ имеются разные языки программирования. Также разработаны интегрированные среды разработки (integrated development environment), предоставляющие широкие возможности программистам.
В основе программ лежат определенные методы или алгоритмы. Именно с этих вопросов начинается разработка программ. Таким образом, для повышения качества изображения, в частности для устранения шумов, применимы определенные подходы, которые будут рассмотрены в следующих пунктах.
Все эти носители позволяют в той или иной степени хранить различные виды информации. Таким образом, текстовое или графическое содержимое может быть зафиксировано на бумажном носителе, а звуковая информация может косвенно храниться в виде нот. Электронные носители позволяют хранить информацию в цифровой форме.
Графическая информация имеет большое значение в современном мире. Даже в первобытном обществе люди создавали наскальные рисунки, стремясь передать какую-то информацию. В современном мире графическое отображение не утратило своей актуальности. Люди используют графику различных сферах: в искусстве, науке и др.
Технический прогресс преподнес возможность создавать, хранить обрабатывать графическую информацию не только в бумажном, но и электронном виде. Люди получили возможность создавать и обрабатывать различные изображения. Сначала фотографии хранились в печатном виде. Первоначально они были черно-белыми. Благодаря научно-техническому прогрессу, в настоящее время имеется возможность создавать высококачественные изображения и хранить их не только на бумажных носителях, но и в электронной форме на различных цифровых носителях.
При работе с изображениями возникает потребность в их обработке. Это связано с тем, что изображения могут быть повреждены, например, зашумлены. Причиной этого может быть неисправность фотоаппаратуры, неподходящие условия съемки, повреждения носителя информации или ошибки при передаче информации. Для улучшения качества изображений создаются специальные программные средства.
В настоящий момент существуют различные технологии разработки программных средств. В их основе лежат такие подходы, как структурный или объектно-ориентированный. Они описывают разработку программ методами нисходящего программирования (от общего к частному) или восходящего программирования (от частного к общему) соответственно. Для разработки программ имеются разные языки программирования. Также разработаны интегрированные среды разработки (integrated development environment), предоставляющие широкие возможности программистам.
В основе программ лежат определенные методы или алгоритмы. Именно с этих вопросов начинается разработка программ. Таким образом, для повышения качества изображения, в частности для устранения шумов, применимы определенные подходы, которые будут рассмотрены в следующих пунктах.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы были
спроектированы и разработаны компоненты системы wavelet-пееобеазования
изображений. Система предназначена для повышения качества изображений,
а именно для их фильтрации.
На начальном этапе были определены виды шумов. Для более
глубокого анализа предметной области, были реализованы фильтры,
решающие данную задачу алгоритмическим способом.
Разработанная программа позволяет очистить изображение от шума и
сохранить его. При этом имеется возможность очищать изображение
различными способами, настраивая при этом параметры фильтрации.
Результат будет зависеть от используемого способа. Это было
продемонстрировано в предыдущем разделе.
Усредняющий фильтр неплохо ослабляет Гауссов шум, в небольшой
степени фильтрует изображение от шума «соль и перец». Возникают
затруднения при устранении мультипликативного шума. Если выбрать
маленькое окно (апеетуеу), то усредняющий фильтр не устранит
мультипликативный шум. Если окно будет большим, то фильтр устранит
шум. Во всех случаях изображение получается размытым, что недопустимо в
настоящее время.
Фильтр Гаусса предназначен для устранения одноименного шума. С
этой задачей фильтр справляется. В остальных случаях метод неприменим.
Медианный фильтр показал хорошие результаты, особенно при
устранении шума «соль и перец». С очисткой мультипликативного шума
фильтр не справился. Если подобрать большое окно, то фильтр устранит
мультипликативный шум, сильно размыв изображение.
Адаптивный фильтр устранил Гауссов шум. Фильтр не очищает
изображение от шума «соль и перец». Возникают сложности с удалением
мультипликативного шума. Если выбрать маленькое окно, то мультипликативный шум не будет устранен. Если выбрать большое окно, то
возникнет сильный эффект, похожий на взгляд на изображение через
заледеневшее окно. В целом, было замечено, что данный эффект является
проблемой адаптивного фильтра Винера.
Wavelet-пееобеазование устраняет все названные виды шума,
показывая при этом хорошие результаты. Универсальность метода,
несомненно, является его достоинством.
При wavelet-пееобеазовании возможно размытие изображения в случае
выбора слишком высокого значения пороговой обработки и (или) уровня
декомпозиции. При малых значениях этих параметров очищенное
изображение будет слабо отличимым от зашумленного. Оба показателя
прямо пропорционально влияют на результат. Таким образом, данный
математический аппарат предоставляет гибкий набор параметров для
устранения шума.
Wavelet-пееобеазования являются новым научным направлением. Их
свойства и практическое применение полностью не рассмотрены. Несмотря
на это, wavelet-пееобеазования уже используются в медицине, геофизике,
радиотехнике, задачах распознавания образов и для сжатия информации.
Таким образом, дальнейшее изучение данного научного направления
является оправданным.
Разработанная система демонстрирует одно из возможностей waveletпееобеазований – фильтрацию изображений. Систему можно доработать,
добавив функции сжатия изображений. Более существенное улучшение
системы может заключаться в изменении ее реализации. Возможен отказ от
использования системы компьютерной математики «Matlab», как стороннего
объекта. В этом случае вариантом реализации является разработка dllбиблиотек для wavelet-пееобеазований. Это возможно, как в среде «Matlab»
(при этом не будет необходимости в использовании Matlab для работы
программы), так при самостоятельной реализации. Последний вариант является сложным и трудоемким. Для принятия такого решения необходимо
учесть различные факторы.
Таким образом, требования технического задания выполнены
полностью и в заданные сроки.
спроектированы и разработаны компоненты системы wavelet-пееобеазования
изображений. Система предназначена для повышения качества изображений,
а именно для их фильтрации.
На начальном этапе были определены виды шумов. Для более
глубокого анализа предметной области, были реализованы фильтры,
решающие данную задачу алгоритмическим способом.
Разработанная программа позволяет очистить изображение от шума и
сохранить его. При этом имеется возможность очищать изображение
различными способами, настраивая при этом параметры фильтрации.
Результат будет зависеть от используемого способа. Это было
продемонстрировано в предыдущем разделе.
Усредняющий фильтр неплохо ослабляет Гауссов шум, в небольшой
степени фильтрует изображение от шума «соль и перец». Возникают
затруднения при устранении мультипликативного шума. Если выбрать
маленькое окно (апеетуеу), то усредняющий фильтр не устранит
мультипликативный шум. Если окно будет большим, то фильтр устранит
шум. Во всех случаях изображение получается размытым, что недопустимо в
настоящее время.
Фильтр Гаусса предназначен для устранения одноименного шума. С
этой задачей фильтр справляется. В остальных случаях метод неприменим.
Медианный фильтр показал хорошие результаты, особенно при
устранении шума «соль и перец». С очисткой мультипликативного шума
фильтр не справился. Если подобрать большое окно, то фильтр устранит
мультипликативный шум, сильно размыв изображение.
Адаптивный фильтр устранил Гауссов шум. Фильтр не очищает
изображение от шума «соль и перец». Возникают сложности с удалением
мультипликативного шума. Если выбрать маленькое окно, то мультипликативный шум не будет устранен. Если выбрать большое окно, то
возникнет сильный эффект, похожий на взгляд на изображение через
заледеневшее окно. В целом, было замечено, что данный эффект является
проблемой адаптивного фильтра Винера.
Wavelet-пееобеазование устраняет все названные виды шума,
показывая при этом хорошие результаты. Универсальность метода,
несомненно, является его достоинством.
При wavelet-пееобеазовании возможно размытие изображения в случае
выбора слишком высокого значения пороговой обработки и (или) уровня
декомпозиции. При малых значениях этих параметров очищенное
изображение будет слабо отличимым от зашумленного. Оба показателя
прямо пропорционально влияют на результат. Таким образом, данный
математический аппарат предоставляет гибкий набор параметров для
устранения шума.
Wavelet-пееобеазования являются новым научным направлением. Их
свойства и практическое применение полностью не рассмотрены. Несмотря
на это, wavelet-пееобеазования уже используются в медицине, геофизике,
радиотехнике, задачах распознавания образов и для сжатия информации.
Таким образом, дальнейшее изучение данного научного направления
является оправданным.
Разработанная система демонстрирует одно из возможностей waveletпееобеазований – фильтрацию изображений. Систему можно доработать,
добавив функции сжатия изображений. Более существенное улучшение
системы может заключаться в изменении ее реализации. Возможен отказ от
использования системы компьютерной математики «Matlab», как стороннего
объекта. В этом случае вариантом реализации является разработка dllбиблиотек для wavelet-пееобеазований. Это возможно, как в среде «Matlab»
(при этом не будет необходимости в использовании Matlab для работы
программы), так при самостоятельной реализации. Последний вариант является сложным и трудоемким. Для принятия такого решения необходимо
учесть различные факторы.
Таким образом, требования технического задания выполнены
полностью и в заданные сроки.
